数据迁移丨借助 AI 从 PostgreSQL 到 GreatSQL

借助AI实现从PostgreSQL到GreatSQL的数据迁移

数据迁移丨借助 AI 从 PostgreSQL 到 GreatSQL

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本文将介绍如何从 PostgreSQL 到 GreatSQL 的数据迁移,并运用 AI 协助迁移更加方便。迁移的方式有很多,例如:

  • pg_dump:导出SQL文件,修改后导入 GreatSQL 数据库。
  • COPY:导出txt文本文件,导入 GreatSQL 数据库。
  • pg2mysql:从 PostgreSQL 迁移到 MySQL/GreatSQL 工具。
  • GreatDTS:商业的异构数据库迁移工具。

本文将介绍 pg_dumpCOPY 两种方法迁移。

PostgreSQL 和 GreatSQL 区别

PostgreSQL

PostgreSQL是一个开源的对象关系型数据库管理系统(ORDBMS)。它的特色是强调扩展性、数据完整性和高级特性。PostgreSQL由社区维护和开发,具有出色的可定制性,可以适应各种不同的应用场景。它支持复杂的数据类型、JSON 数据存储、空间数据处理和全文搜索等特性。

GreatSQL

GreatSQL 数据库是一款 开源免费 数据库,可在普通硬件上满足金融级应用场景,具有 高可用、高性能、高兼容、高安全 等特性,可作为 MySQL 或 Percona Server for MySQL 的理想可选替换。

详细区别

对比项目 GreatSQL PostgreSQL
许可证 采用 GPLv2 协议 基于 PostgreSQL 许可下,是一种类似于 BSD 或 MIT 的自由开源许可
对象层次结构 4级(实例、数据库、表、列) 5级(实例、数据库、模式、表、列)
ACID事物 支持 支持
安全性 支持 RBAC、逻辑备份加密、CLONE 备份加密、审计、表空间国密加密、敏感数据脱敏 支持 RBAC、行级安全 (RLS)
JSON 支持(但和PG语法不同) 支持(但和GreatSQL语法不同)
复制 Binlog 进行逻辑复制 WAL 进行物理复制
大小写敏感 默认不敏感(默认不区分大小写) 默认大小写敏感(默认区分大小写)
参数值引号 使用双引号”“ 使用单引号‘’
数据类型 支持(但和PG语法不同) 支持(但和GreatSQL语法不同)
SQL语法 支持(但和PG语法不同) 支持(但和GreatSQL语法不同)
函数 支持(但和PG语法不同) 支持(但和GreatSQL语法不同)
表和索引 支持(但和PG语法不同) 支持(但和GreatSQL语法不同)
自增 AUTO_INCREMENT SMALLSERIAL、SERIAL、SERIAL
注释 # --
... ... ...

在迁移过程中,要注意两款数据库产品的差异。

迁移优势

迁移到 GreatSQL 有以下优势:

  • 高可用

针对 MGR 进行了大量改进和提升工作,支持 地理标签、仲裁节点、读写动态 VIP、快速单主模式、智能选主 等特性,并针对 流控算法、事务认证队列清理算法、节点加入&退出机制、recovery机制 等多个 MGR 底层工作机制算法进行深度优化,进一步提升优化了 MGR 的高可用保障及性能稳定性。

基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制,提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性,有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型,并通过Matlab代码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能,相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事新能源、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计;②作为新型智能优化算法的研究与改进基础,用于解决复杂的多目标工程优化问题;③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验,以掌握算法的适应性与调参技巧。
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